Proveniência de dados versus linhagem de dados: principais diferenças

Proveniência de dados versus linhagem de dados

Dois conceitos relacionados surgem frequentemente quando as equipes de dados trabalham na governança de dados: proveniência e linhagem de dados. Embora possam parecer semelhantes à primeira vista, existem diferenças fundamentais entre os dois conceitos.

A proveniência dos dados abrange a origem e o histórico dos dados, incluindo a sua criação e modificações. Por outro lado, a linhagem de dados rastreia a jornada dos dados através de vários sistemas e processos, destacando seu fluxo e transformação em diferentes estágios do pipeline de dados.

O que é proveniência de dados?

Procedência dos dados é a origem e a história de um dado. Envolve registrar a criação de dados e detalhes das alterações aplicadas – por exemplo, quando os dados foram modificados e por quem. A proveniência dos dados visa fornecer uma imagem completa de como os dados surgiram, incluindo os processos pelos quais passaram e quaisquer alterações feitas ao longo do caminho.

A proveniência dos dados responde a perguntas como: Qual é a fonte desses dados? Quem criou esses dados? Que alterações, se houver, foram feitas neste conjunto de dados? Essas informações ajudam a garantir a qualidade, a transparência e a responsabilização dos dados.

Este conhecimento é particularmente valioso em setores altamente regulamentados, como o da saúde ou o bancário, onde a confiança nos dados é essencial para a conformidade.

Por que a proveniência dos dados é importante?

A proveniência dos dados permite que os analistas identifiquem dados corrompidos a tempo. Por exemplo, no caso de uma violação de dados, ter um sistema robusto de proveniência dos dados pode ajudar a determinar o ponto de entrada e a extensão da violação, permitindo respostas rápidas e direcionadas para mitigar o impacto.

Esta abordagem proativa aumenta a confiança geral nos dados e agiliza os processos de validação de dados. Além disso, de acordo com o 1:10:100 regra de qualidade de dados, custa apenas US$ 1 para evitar dados de baixa qualidade de decisões prejudiciais – e US$ 10 para corrigir erros e US$ 100 para não fazer nada.

As organizações podem avaliar a confiabilidade e confiabilidade dos dados compreendendo a origem e o histórico dos dados. Essas informações são cruciais ao lidar com dados confidenciais, pois ajudam a manter a privacidade dos dados.

A proveniência dos dados também apoia a colaboração e o compartilhamento de dados. Quando várias equipes ou organizações trabalham com os mesmos dados, compreender claramente sua origem promove a confiança, facilita a colaboração e reduz a redundância.

Exemplos e casos de uso de proveniência de dados

Alguns exemplos e casos de uso para entender melhor como a proveniência dos dados pode ser aplicada em vários setores:

Saúde: A proveniência dos dados permite que os prestadores de cuidados de saúde mantenham um registo preciso do histórico médico do paciente, o que é vital para fornecer o nível esperado de cuidados ao paciente. Também ajuda a melhorar e manter a integridade da investigação em saúde, garantindo que os investigadores compreendem como os dados são recolhidos e analisados. Por exemplo, rastrear a procedência dos registros médicos pode ajudar a identificar quaisquer alterações feitas nos dados, garantindo a integridade e a precisão dos dados.

Instituições financeiras: Os bancos devem garantir a conformidade regulamentar e a gestão eficaz dos riscos no setor financeiro. A visibilidade da origem e da movimentação de dados financeiros, como registros de transações, permite-lhes garantir que não foram adulterados. Esta transparência reduz a fraude e garante a precisão e fiabilidade dos relatórios financeiros.

Educação: A proveniência dos dados também desempenha um papel significativo nas instituições de ensino. Com o uso crescente da tecnologia nas salas de aula, os educadores confiam nos dados para avaliar o desempenho dos alunos e adaptar o ensino de acordo. Ao rastrear a origem dos dados educacionais, como pontuações de testes e análises de aprendizagem, os educadores podem obter insights sobre o progresso dos alunos ao longo do tempo, identificar áreas de melhoria e personalizar suas estratégias de ensino. Isso capacita os educadores a fornecer suporte direcionado e melhorar os resultados de aprendizagem dos alunos.

O que é Linhagem de Dados?

Linhagem de data concentra-se no fluxo e na transformação de dados desde sua origem até seu destino. Preocupa-se em compreender como os dados se movem e mudam à medida que são processados, refinados e integrados em vários sistemas e aplicações. Resumindo, a linhagem de dados fornece um registro detalhado da jornada dos dados através desses sistemas.

De certa forma, a linhagem dos dados expande a proveniência dos dados.

A linhagem de dados mostra o impacto das transformações de dados nos processos e decisões posteriores. Ajuda a responder perguntas como “Quais conjuntos de dados foram usados ​​para gerar este relatório?” e “Quais processos de extração, transformação e carregamento (ETL) foram aplicados aos dados?”. Ao mapear a linhagem dos dados, as organizações podem manter a precisão e a confiabilidade dos processos analíticos, de relatórios e de tomada de decisão.

Por que a linhagem de dados é importante?

A linhagem de dados é crucial para governança de dados, gestão de dadose conformidade regulatória. Ele garante transparência e responsabilidade, fornecendo visibilidade de todo o fluxo e transformações de dados.

Além disso, a linhagem de dados desempenha um papel vital no aumento da segurança dos dados. As organizações podem monitorar e proteger melhor informações confidenciais rastreando o fluxo de dados da origem ao destino.

Outro aspecto da linhagem de dados é seu papel na melhoria da qualidade dos dados – ela ajuda a identificar onde surgem os problemas de integridade dos dados. Sem a linhagem, as equipes de dados passarão facilmente horas examinando as transformações para encontrar a causa raiz.

Ao visualizar o fluxo de dados desde a origem até o consumo, as ferramentas de linhagem de dados permitem que administradores e analistas de dados identifiquem possíveis gargalos, inconsistências ou erros no pipeline de dados. Essa visibilidade permite a implementação de estratégias proativas de gerenciamento de dados, como limpeza, padronização e enriquecimento de dados, melhorando, em última análise, a qualidade e a confiabilidade dos insights e decisões de negócios baseados em dados.

Exemplos e casos de uso de linhagem de dados

Inteligência de negócios (BI) e relatórios: A linhagem de dados garante relatórios e painéis precisos e confiáveis. Ele permite que as organizações entendam como os dados usados ​​nesses relatórios foram obtidos, transformados e agregados.

Conformidade regulatória: Os setores financeiro, de saúde e de seguros têm requisitos de conformidade rigorosos. A linhagem de dados fornece uma trilha de auditoria dos dados usados ​​em relatórios ou cálculos regulatórios, o que ajuda a demonstrar a conformidade regulatória.

Governança e administração de dados: A linhagem de dados é uma ferramenta valiosa para iniciativas de governança e administração de dados. Ele ajuda as organizações a compreender o efeito das mudanças em sua infraestrutura de dados ou políticas de dados em processos e aplicativos downstream. Ao mapear a linhagem dos dados, as organizações podem identificar quaisquer riscos, dependências ou problemas de qualidade dos dados que devem ser abordados.

Proveniência de dados versus linhagem de dados: principais diferenças

Agora que exploramos a linhagem e a proveniência dos dados, é importante compreender suas principais diferenças.

A principal distinção entre proveniência e linhagem dos dados reside no seu foco e escopo. A proveniência dos dados enfatiza a origem e a história de um dado, rastreando suas fontes e transformações. Ele se concentra na “trilha de navegação” de um elemento de dados específico, fornecendo informações valiosas sobre sua qualidade, confiabilidade e responsabilidade.

Por outro lado, a linhagem de dados concentra-se no fluxo e na transformação dos dados à medida que estes se movem através de diferentes sistemas e processos. Ele fornece uma visão holística de como os dados são transformados, agregados ou unidos, permitindo que as organizações entendam o impacto dessas transformações nos processos e decisões posteriores.

Você deve priorizar a proveniência ou a linhagem dos dados?

Priorizar um em detrimento do outro depende das necessidades e objetivos específicos da sua organização.

A proveniência dos dados deve ser uma prioridade se a sua principal preocupação for garantir a qualidade, a confiabilidade e a conformidade dos dados. Rastrear a origem e as transformações dos dados ajuda a identificar possíveis problemas, garantir a responsabilização e atender aos requisitos regulatórios.

Por outro lado, se o seu foco é compreender o impacto das transformações de dados nos processos downstream e na tomada de decisões, a linhagem de dados é fundamental. Ao mapear o fluxo e as transformações dos dados, você pode avaliar a confiabilidade de análises, relatórios e decisões baseadas em dados.

No entanto, é importante notar que estes conceitos estão intimamente ligados em muitos casos, com a proveniência dos dados formando a base para a linhagem dos dados. Tanto a proveniência quanto a linhagem dos dados são características essenciais de um gerenciamento abrangente de dados e estratégia de governação. Portanto, não se trata de escolher um em detrimento do outro. Trata-se de encontrar uma abordagem equilibrada que considere tanto a proveniência como a linhagem na gestão e análise de dados. Dessa forma, você pode abordar as origens e a história dos seus dados (proveniência) e seu fluxo e relacionamentos (linhagem).

A implementação da origem e da linhagem dos dados pode fornecer uma compreensão abrangente dos seus ativos de dados e permitir uma governança de dados e uma tomada de decisões eficientes.

Melhores práticas para implementação de origem e linhagem de dados

A implementação da proveniência e da linhagem dos dados requer planejamento e consideração cuidadosos. Aqui estão algumas práticas recomendadas para ajudá-lo a começar:

1. Articule claramente os requisitos de origem e linhagem dos dados da sua organização. Entenda as perguntas específicas que você precisa responder e os resultados que deseja alcançar.
2. Concentre seus esforços no rastreamento da origem e da linhagem de elementos de dados de missão crítica.
3. Documente e capture informações detalhadas sobre os processos, sistemas e transformações ao longo do ciclo de vida dos dados para compreender a linhagem e a origem dos seus dados.
4. Aproveite ferramentas e tecnologias de automação para rastrear a origem e a linhagem dos dados para minimizar o risco de erro humano e garantir uma documentação consistente e precisa.
5. Identifique e consulte as principais partes interessadas no início do processo para responder às suas necessidades e requisitos e garantir que a implementação esteja alinhada com os objetivos mais amplos da organização.
6. Sua estrutura de origem e linhagem de dados deve ser capaz de lidar com a complexidade adicional e escalar perfeitamente à medida que sua organização cresce e o volume de dados aumenta. Considere o uso de tecnologias avançadas, como tecnologia de contabilidade distribuída ou soluções baseadas em nuvem, que possam acomodar as crescentes demandas do seu ecossistema de dados.
7. Realize auditorias regulares e verificações de qualidade de dados para validar a precisão e a confiabilidade de seus dados. Use as informações capturadas por meio da origem e linhagem dos dados para identificar discrepâncias, valores discrepantes ou anomalias.
8. A proveniência e a linhagem dos dados não são iniciativas únicas. Refine e aprimore continuamente seus processos de gerenciamento de dados com base nos insights do rastreamento da origem e da linhagem de seus dados.

Conclusão

Proveniência e linhagem de dados são conceitos críticos em governança e gerenciamento de dados que fornecem informações valiosas sobre a origem, o histórico e o fluxo de dados. Embora partilhem um objectivo comum de melhorar a qualidade dos dados, a responsabilização e a tomada de decisões, o seu foco e âmbito são diferentes. A estratégia ideal para equipes de dados é encontrar o equilíbrio certo. Eles podem incorporar soluções de dados modernas que ofereçam vários recursos de governança.

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